达优高科 一、人工智能与算法的关系？
个人认为人工智能算法是让机器通过学习掌握某种技能的本事，而做这件事的人就是AI算法工程师。
人工智能算法中的仿生学和统计学可分为两类，而统计学属于传统的机器学习，也就是基于大量的数学理论。算法工程师也要基于这些理论去设计框架解决问题。而主流的人工智能算法更多基于仿生学（神经网络）。
二、人工智能算法的标志？
达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看作是人工智能正式诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工知能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
三、人工智能算法的鼻祖？
是约翰·麦卡锡（John McCarthy）。
约翰·麦卡锡是20世纪60年代美国计算机科学领域的重要人物，被誉为“人工智能之父”。他在1956年的达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这一概念，并预见了人工智能在未来的巨大发展。
麦卡锡在他的著作《机器与智能》（Machine Intelligence）中详细阐述了他的观点，他认为人工智能可以被视为一种高级的智能形式，与人类智能不同，但可以模拟人类智能的某些方面。他提出了“形式化推理”的概念，即使用形式化的方法来描述和分析智能系统的推理过程。
麦卡锡的工作对人工智能的发展产生了深远的影响。他的理论为人工智能研究奠定了基础，并为后来的计算机科学家和工程师提供了重要的指导。
四、大宗商品贸易交易员是怎么赚钱的？
现货交易员的收入一般为两种，一种为净帐面赢利（多为散户）另一种为跑量赚取交易手续费（公司交易员）无论是以哪种操盘手法赢利，最重要的是要建立自己的交易计划，并严格去执行。
这是做交易的关键，初期学员建议在有经验的操盘手的指导下进行操作！！
五、怎样学习人工智能的算法？
1．学习或者回忆一些数学知识
因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题[1]。我们的目标是训练出一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。于是，我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数：首先，需要定义一个网络结构，相当于定义一种线性非线性函数；接着，设定一个优化目标，也就是定义一种损失函数（loss function）。
而训练的过程，就是求解最优解及次优解的过程。在这个过程中，我们需要掌握基本的概率统计、高等数学、线性代数等知识，如果学过就最好，没学过也没关系，仅仅知道原理和过程即可，有兴趣的读者可以涉猎一些推导证明。
2．掌握经典机器学习理论与基本算法
这些基本算法包括支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络和BP算法、PCA、过拟合与正则化等。[2]
在本书“实战篇”的第8章到第13章的例子中也有贯穿这些算法知识，保证读者可以用它写出一个小的TensorFlow程序。
3．掌握一种编程工具（语言）
Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python是很多新入门的程序员的入门编程语言，也是很多老程序员后来必须掌握的编程语言。我们需要重点掌握使用线性代数库和矩阵的操作，尤其是Numpy、Pandas第三方库，也要多试试机器学习的库，如sklearn，做一些SVM及逻辑回归的练习。这对直接上手写TensorFlow程序大有裨益。
有些工业及学术领域的读者还可能擅长MATLAB或R，其实现算法的思想和Python也很类似。
同时考虑到许多读者是使用C++、Java、Go语言的，TensorFlow还提供了和Python“平行语料库”的接口。虽然本书是主要是基于Python讲解的，对于其他语言的原理和应用API也都非常类似，读者把基础掌握后，只需要花很短的时间就能使用自己擅长的语言开发。另外对于Java语言的同学，本书第18章会讲解TensorFlowOnSpark，第19章会讲到TensorFlow的移动端开发。
4．研读经典论文，关注最新动态和研究成果
一些经典论文是必读的。例如，要做手写数字识别，若采用LeNet，要先阅读一下LeNet的学术论文；要做物体目标检测的训练，若选定MSCNN框架，可以先读MSCNN相关的论文。那么，论文从哪里找呢？那么多论文应该读哪篇呢？
下面以GoogleNet的TensorFlow实现为例。在GitHub[3]上，一般在开头的描述中就会说明这个模型所依据的论文，如图所示。
顺着这篇论文阅读，可以大致了解这个网络的实现原理，对迅速上手应用有很大的作用。同时，我在第6章也会对LeNet、AlexNet、ResNet这几个常见的网络进行讲解，帮助读者举一反三。
很多做模式识别的工作者之所以厉害，是因为他们有过很多、很深的论文积累，对模型的设计有很独到的见解，而他们可能甚至一行代码也不会写，而工程（写代码）能力在工作中很容易训练。许多工程方向的软件工程师，工作模式常常在实现业务逻辑和设计架构系统上，编码能力很强，但却缺少论文积累。同时具有这两种能力的人，正是硅谷一些企业目前青睐的人才。
读者平时还可以阅读一些博客、笔记，以及微信公众号、微博新媒体资讯等，往往一些很流行的新训练方法和模型会很快在这些媒体上发酵，其训练神经网络采用的一些方法可能有很大的启发性。
5．自己动手训练神经网络
接着，就是要选择一个开源的深度学习框架。选择框架时主要考虑哪种框架用的人多。人气旺后，遇到问题很容易找到答案；GitHub上关于这个框架的项目和演示会非常多；相关的论文也会层出不穷；在各个QQ群和微信群的活跃度会高；杂志、公众号、微博关注的人也会很多；行业交流和技术峰会讨论的话题也多；也能享受到国内外研究信息成果的同步。
目前这个阶段，TensorFlow因为背靠谷歌公司这座靠山，再加上拥有庞大的开发者群体，而且采用了称为“可执行的伪代码”的Python语言，更新和发版速度着实非常快。目前TensorFlow已经升级到1.0版，在性能方面也有大幅度提高，而且新出现的Debugger、Serving、XLA特性也是其他框架所不及的。此外，一些外围的第三方库（如Keras、TFLearn）也基于它实现了很多成果，并且Keras还得到TensorFlow官方的支持。TensorFlow支持的上层语言也在逐渐扩大，对于不同工程背景的人转入的门槛正在降低。
在GitHub[4]上有一个关于各种框架的比较，从建模能力、接口、模型部署、性能、架构、生态系统、跨平台等7个方面进行比较，TensorFlow也很占综合优势。截至2017年1月，TensorFlow的star数已经超过了其他所有框架的总和，如图1-8所示。
因此，从目前来看，投身TensorFlow是一个非常好的选择，掌握TensorFlow在找工作时是一个非常大的加分项。
接下来就是找一个深度神经网络，目前的研究方向主要集中在视觉和语音两个领域。初学者最好从计算机视觉入手，因为它不像语音等领域需要那么多的基础知识，结果也比较直观。例如，用各种网络模型来训练手写数字（MNIST）及图像分类（CIFAR）的数据集。
6．深入感兴趣或者工作相关领域
人工智能目前的应用领域很多，主要是计算机视觉和自然语言处理，以及各种预测等。对于计算机视觉，可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等；对于自然语言处理，可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等，还可以结合图像、视频和语音，一起发挥价值。
更可以深入某一个行业领域。例如，深入医学行业领域，做医学影像的识别；深入淘宝的穿衣领域，做衣服搭配或衣服款型的识别；深入保险业、通信业的客服领域，做对话机器人的智能问答系统；深入智能家居领域，做人机的自然语言交互；等等。
7．在工作中遇到问题，重复前六步
在训练中，准确率、坏案例（bad case）、识别速度等都是可能遇到的瓶颈。训练好的模型也不是一成不变的，需要不断优化，也需要结合具体行业领域和业务进行创新，这时候就要结合最新的科研成果，调整模型，更改模型参数，一步步更好地贴近业务需求。
[1] 这里，一些人担心人工智能超越人类还会产生哲学和伦理问题。我认为做这种讨论还为时尚早，严谨的数据基础是要突破的主要方向。
[2] 推荐读者阅读李航老师的《统计学习方法》，很快就能入门。
[3] https://github.com/tensorflow/models/tree/master/inception
[4] https://github.com/zer0n/deepframeworks
最后，初学者建议选择一本权威细致的TensorFlow教材，比如《TensorFlow技术解析与实战》。这本书的特点是基于TensorFlow1.1版本，技术讲解极为细致，配合人脸识别、图像识别、智能机器人的TensorFlow实战案例，也包揽了所有TensorFlow的高级特性。（《TensorFlow技术解析与实战》(李嘉璇)【摘要 书评 试读】- 京东图书）
六、人工智能中的算法
<>
人工智能中的算法
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门研究与应用领域，已经在各个行业展现了巨大的潜力和影响力。在实现智能的过程中，算法起着至关重要的作用。本文将重点探讨人工智能中的算法，包括机器学习算法和深度学习算法。
机器学习算法
机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心技术之一，它通过让计算机从数据中学习并提取模式，从而实现对未知数据的预测和决策。在机器学习中，算法是对数据进行处理和分析的关键。以下是几种常见的机器学习算法：
- K近邻算法（K-Nearest Neighbors）：该算法基于样本之间的距离来进行分类或回归预测。它的核心思想是将未知数据与已知数据进行比较，选择距离最近的K个样本进行判断。
- 决策树算法（Decision Tree）：决策树是一种基于树状结构的分类算法。通过一系列的分支判断，将数据逐步分割为不同的类别，最终得出决策结果。
- 支持向量机算法（Support Vector Machine）：支持向量机是一种二分类模型，通过寻找最优的超平面来将不同类别的数据分开。
- 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。它假设各个特征之间相互独立，通过计算后验概率来进行分类。
- 神经网络算法（Neural Network）：神经网络模拟人脑中的神经元之间的连接方式，通过一系列的节点和权重来学习和识别模式。
深度学习算法
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，它通过建立多层的神经网络来模拟人脑的神经系统，从而实现对复杂数据的高层抽象和分析。以下是几个常见的深度学习算法：
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）：卷积神经网络广泛应用于图像和视频处理领域。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取特征和进行分类。
- 循环神经网络（Recurrent Neural Network）：循环神经网络主要处理序列数据，能够对输入和之前的状态进行记忆和学习，适用于语言模型和机器翻译等任务。
- 生成对抗网络（Generative Adversarial Network）：生成对抗网络由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式来生成逼真的样本，广泛应用于图像生成和增强现实等领域。
- 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）：深度强化学习结合了深度学习和强化学习的技术，通过智能体与环境的交互来学习最优的行动策略。
随着硬件技术的不断发展和数据的广泛应用，机器学习和深度学习算法的应用场景越来越广泛，涉及到庞大的数据处理和复杂的模型训练。为了更好地应对这些挑战，研究者们还在不断地改进算法的效率和准确性，让人工智能在各个领域都能发挥出更大的作用。
结论
算法是人工智能中不可或缺的部分，它们为计算机赋予了学习和决策的能力。机器学习和深度学习算法通过不断地训练和调整，能够从大量数据中挖掘出有价值的信息，为人们提供更智能、高效的解决方案。随着算法技术的不断进步和应用场景的扩大，我们有理由相信未来人工智能将会有更为广阔的发展空间。